Python类的多重继承问题深入分析
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首先得说明的是,Python的类分为经典类 和 新式类
经典类是python2.2之前的东西,但是在2.7还在兼容,但是在3之后的版本就只承认新式类了
新式类在python2.2之后的版本中都可以使用
经典类和新式类的区别在于:
经典类是默认没有派生自某个基类的,而新式类是默认派生自object这个基类的:
代码如下:
# old style
class A():pass
# new style
class A(obejct):pass
2.经典类在类多重继承的时候是采用从左到右深度优先原则匹配方法的..而新式类是采用C3算法(不同于广度优先)进行匹配的
3.经典类是没有__MRO__和instance.mro()调用的,而新式类是有的.
为什么不用经典类，要更换到新式类
因为在经典类中的多重继承会有些问题...可能导致在继承树中的方法查询绕过后面的父类:
代码如下:
class A():
def foo1(self):
print "A"
class B(A):
def foo2(self):
pass
class C(A):
def foo1(self):
print "C"
class D(B, C):
pass
d = D()
d.foo1()
按照经典类的查找顺序从左到右深度优先的规则，在访问d.foo1()的时候,D这个类是没有的..那么往上查找,先找到B,里面没有,深度优先,访问A,找到了foo1(),所以这时候调用的是A的foo1()，从而导致C重写的foo1()被绕过.
所以python引入了新式类的概念,每个基类都继承自object并且,他的匹配规则也从深度优先换到了C3
C3算法
C3算法是怎么做匹配的呢..在问答版块上面讨论之后,归结如下:
C3算法的一个核心是merge.
在merge列表中，如果第一个序列mro的第一个类是出现在其它序列，并且也是第一个，或者不出现其它序列，那么这个类就会从这些序列中删除，并合到访问顺序列表中
比如:(引用问题中zhuangzebo的回答@zhuangzebo)
代码如下:
class A(O):pass
class B(O):pass
class C(O):pass
class D(A,B):pass
class E(C,D):pass
首先需要知道 O(object)的mro(method resolution order)列表是[O,]
那么接下来是:
代码如下:
mro(A) = [A, O]
mro(B) = [B, O]
mro(C) = [C, O]
mro(D) = [D] + merge(mro(A), mro(B), [A, B])
= [D] + merge([A, O], [B, O], [A, B])
= [D, A] + merge([O], [B, O], [B])
= [D, A, B] + merge([O], [O])
= [D, A, B, O]
mro(E) = [E] + merge(mro(C), mro(D), [C, D])
= [E] + merge([C, O], [D, A, B, O], [C, D])
= [E, C] + merge([O], [D, A, B, O], [D])
= [E, C, D] + merge([O], [A, B, O])
= [E, C, D, A, B] + merge([O], [O])
= [E, C, D, A, B, O]
然后还有一种特殊情况:
比如：
merge(DO,CO,C) 先merge的是D
merge(DO,CO,C) 先merge的是C
意思就是.当出现有 一个类出现在两个序列的头(比如C) 这种情况和 这个类只有在一个序列的头(比如D) 这种情况同时出现的时候,按照顺序方式匹配。
新式类生成的访问序列被存储在一个叫MRO的只读列表中..
你可以使用instance.__MRO__或者instance.mro()来访问
最后匹配的时候就按照MRO序列的顺序去匹配了
C3和广度优先的区别:
举个例子就完全明白了:
代码如下:
class A(object):pass
class B(A):pass
class C(B):pass
class D(A):pass
class E(D):pass
class F(C, E):pass
按照广度优先遍历,F的MRO序列应该是[F,C,E,B,D,A]
但是C3是[F,E,D,C,B,A]
意思是你可以当做C3是在一条链路上深度遍历到和另外一条链路的交叉点,然后去深度遍历另外一条链路,最后遍历交叉点
新式类和经典类的super和按类名访问问题
在经典类中,你如果要访问父类的话,是用类名来访问的..
代码如下:
class A():
def __init__(self):
print "A"
class B(A):
def __init__(self):
print "B"
A.__init__(self) #python不会默认调用父类的初始化函数的
这样子看起来没三问题,但是如果类的继承结构比较复杂，会导致代码的可维护性很差..
所以新式类推出了super这个东西...
代码如下:
class A():
def __init__(self):
print "A"
class B(A):
def __init__(self):
print "B"
super(B,self).__init__()
这时候，又有一个问题:当类是多重继承的时候,super访问的是哪一个类呢?
super实际上是通过__MRO__序列来确定访问哪一个类的...实际上就是调用__MRO__中此类后面的一个类的方法.
比如序列为[F,E,D,C,B,A]那么F中的super就是E,E的就是D
super和按照类名访问 混合使用带来的坑
代码如下:
class A(object):
def __init__(self):
print "enter A"
print "leave A"
class B(object):
def __init__(self):
print "enter B"
print "leave B"
class C(A):
def __init__(self):
print "enter C"
super(C, self).__init__()
print "leave C"
class D(A):
def __init__(self):
print "enter D"
super(D, self).__init__()
print "leave D"
class E(B, C):
def __init__(self):
print "enter E"
B.__init__(self)
C.__init__(self)
print "leave E"
class F(E, D):
def __init__(self):
print "enter F"
E.__init__(self)
D.__init__(self)
print "leave F"
这时候打印出来是：
代码如下:
enter F
enter E
enter B
leave B
enter C
enter D
enter A
leave A
leave D
leave C
leave E
enter D
enter A
leave A
leave D
leave F
可以看出来D和A的初始化函数被乱入了两次！
按类名访问就相当于C语言之前的GOTO语句...乱跳,然后再用super按顺序访问..就有问题了
所以建议就是要么一直用super,要么一直用按照类名访问
最佳实现:
避免多重继承
super使用一致
不要混用经典类和新式类
调用父类的时候注意检查类层次
以上便是本人对于python类的继承的认识了，希望对大家能有所帮助
from ctypes import *
ppvoid=POINTER(c_void_p)
ppvoid
class '__main__.LP_c_void_p'
魔法方法 (Magic Methods) 是Python中的内置函数，一般以双下划线开头和结尾，例如__ init__ 、 __del__ 等。之所以称之为魔法方法，是因为这些方法会在进行特定的操作时会自动被调用。
在Python中，可以通过dir()方法来查看某个对象的所有方法和属性，其中双下划线开头和结尾的就是该对象的魔法方法。以字符串对象为例：
可以看到字符串对象有 __add__ 方法，所以在Python中可以直接对字符串对象使用"+"操作，当Python识别到"+"操作时，就会调用该对象的 __add__ 方法。有需要时我们可以在自己的类中重写 __add__ 方法来完成自己想要的效果。
我们重写了 __add__ 方法，当Python识别"+"操作时，会自动调用重写后的 __add__ 方法。可以看到，魔法方法在类或对象的某些事件出发后会自动执行，如果希望根据自己的程序定制特殊功能的类，那么就需要对这些方法进行重写。使用魔法方法，我们可以非常方便地给类添加特殊的功能。
1、构造与初始化
__ new __ 、 __ init __ 这两个魔法方法常用于对类的初始化操作。上面我们创建a1 = A("hello")时，但首先调用的是 __ new __ ;初始化一个类分为两步:
a.调用该类的new方法，返回该类的实例对象
b.调用该类的init方法，对实例对象进行初始化。
__new__ (cls, *args, **kwargs)至少需要一个cls参数，代表传入的类。后面两个参数传递给 __ init __ 。在 __ new __ 可以决定是否继续调用 __ init __ 方法，只有当 __ new __ 返回了当前类cls的实例，才会接着调用 __ init __ 。结合 __ new __ 方法的特性，我们可以通过重写 __ new __ 方法实现Python的单例模式：
可以看到虽然创建了两个对象，但两个对象的地址相同。
2、控制属性访问这类魔法
方法主要对对象的属性进行访问、定义、修改时起作用。主要有：
__getattr__(self, name): 定义当用户试图获取一个属性时的行为。
__getattribute__(self, name)：定义当该类的属性被访问时的行为（先调用该方法，查看是否存在该属性，若不存在，接着去调用getattr）。
__setattr__(self, name, value)：定义当一个属性被设置时的行为。
当初始化属性时如self.a=a时或修改实例属性如ins.a=1时本质时调用魔法方法self. __ setattr __ (name,values)；当实例访问某个属性如ins.a本质是调用魔法方法a. __ getattr __ (name)
3、容器类操作
有一些方法可以让我们自己定义自己的容器，就像Python内置的List,Tuple,Dict等等；容器分为可变容器和不可变容器。
如果自定义一个不可变容器的话，只能定义__ len__ 和__ getitem__ ；定义一个可变容器除了不可变容器的所有魔法方法，还需要定义__ setitem__ 和__ delitem__ ；如果容器可迭代。还需要定义__ iter __。
__len__(self):返回容器的长度
__getitem__(self,key):当需要执行self[key]的方式去调用容器中的对象，调用的是该方法
__setitem__(self,key,value):当需要执行self[key] = value时，调用的是该方法
__iter__(self):当容器可以执行 for x in container:，或者使用iter(container)时，需要定义该方法
下面举一个例子，实现一个容器，该容器有List的一般功能，同时增加一些其它功能如访问第一个元素，最后一个元素,记录每个元素被访问的次数等。
这类方法的使用场景主要在你需要定义一个满足需求的容器类数据结构时会用到，比如可以尝试自定义实现树结构、链表等数据结构（在collections中均已有），或者项目中需要定制的一些容器类型。
魔法方法在Python代码中能够简化代码，提高代码可读性，在常见的Python第三方库中可以看到很多对于魔法方法的运用。
因此当前这篇文章仅是抛砖引玉，真正的使用需要在开源的优秀源码中以及自身的工程实践中不断加深理解并合适应用。
在继承关系中，我们想调用已经被覆盖了的父类的方法，就需要如下实现：
解决方法：
要调用父类中的方法，就要使用超类（超集）方法super(),该方法旨在调用已经被覆盖的父类的成员方法。
讨论：
有关python是如何实现继承的？
针对每一个定义的类，都会计算出一个成为方法解析顺序（MRO）的元组，其只是简单的对所有基类进行简单地线性排列。
通过上述的C类调用MRO表，我们不难看出，它将本类开始一直到object类直接所有的父类一次性从左向右逐层向上的排列了出来（先排列自己，在排列自己的父类，最后排列父类的父类，以及最后的object）
然而MRO为何如此排列，这里要涉及到一个非常令人讨厌的数学算法，C3线性化处理，这里只是总结其三个约束：（简单点说，其实就是对父类进行归并排列）
1、先检查子类，再检查父类
2、有多个父类时，按照MRO表的顺序依次查看
3、如果下一个待选的类出现了两个合法的选择，那么就从第一个父类中选取。
4、补充一点：MRO对类的排序几乎适用于任何定义的类层次结构。
来了来了，它真的来了：重点~~
有很多同学是否仔细看过上边的代码？
有关super（）函数，以下重点需要各位明白：
在重写的方法中仅使用一次super()方法时，会按照MRO表从下一个类开始搜索对应的方法或属性，以此类推。 所以C中重写了父类的构造，构造中有super，所以会按照顺序去查找MRO中下一个类的方法，发现A中也有super，就会再去B中找对应的方法（同名方法是__init__），所以找到B的构造，可是B中又有super，就会再去MRO中B的下一个类（Base）中找对应的方法（Base的__init__()方法）,所以会先打印“Base.__init__”,打印完后又因为B的__init__中还有打印“B.__init__”,所以接着打印‘B.__init__’，又因为打印完后A中还有打印“A.__init__”,所以再打印“A.__init__”，最后打印“C.__init__”。这样就可以遍历MRO整张表中所有的对应的__init__()方法，并且让每个方法只会被调用一次。
为了更好的记忆：当所有重写的方法中只使用了一次super函数时，会从最上层的类依次调用其指定的方法即可以理解为（object-Base-B-A-C）。
所以，输出结果为：
甚至于如下情况更为耐人寻味，仔细品一品：
值的一提的是：AB均没有显式的继承的父类，为何结果为打印‘AB’呢？这里就要理解MRO的含义了哦！
